垃圾桶溢出识别系统通过YOLO网络模型深度学习技术，垃圾桶溢出识别系统对垃圾桶里垃圾溢出行为现象进行识别，垃圾桶溢出识别系统监测到垃圾桶存在垃圾溢出时，垃圾桶溢出识别系统立即抓拍存档 告警及时清理。垃圾桶溢出识别系统有效提高了传统人工巡查垃圾桶溢满的工作效率，及时在违规行为发生时就预警抓拍制止，减少了垃圾乱堆乱扔不文明行为发生。

YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，研究团队希望它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。除了架构优化之外，该研究提出的方法还专注于训练过程的优化，将重点放在了一些优化模块和优化方法上。这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性，但不会增加推理成本。研究者将提出的模块和优化方法称为可训练的「bag-of-freebies」。

对于模型重参数化，该研究使用梯度传播路径的概念分析了适用于不同网络层的模型重参数化策略，并提出了有计划的重参数化模型。此外，研究者发现使用动态标签分配技术时，具有多个输出层的模型在训练时会产生新的问题：「如何为不同分支的输出分配动态目标？」针对这个问题，研究者提出了一种新的标签分配方法，称为从粗粒度到细粒度（coarse-to-fine）的引导式标签分配。

随着社会的发展和人们生活水平的进步，大家对于生活环境和空气质量更加重视。垃圾桶溢满无人处理、乱扔垃圾乱堆乱放影响社区以及街道环境和空气质。因为社区及街道垃圾桶的塞满速度很快，多数情况下都不可避免地很多垃圾桶提前在人员处理收集前会溢出，容易导致环境污染空气味道大，而且对周围居民身体健康造成不良影响。

# From Mr. Dinosaur
 
import os
 
 
def listdir(path, list_name):  # 传入存储的list
    for file in os.listdir(path):
        file_path = os.path.join(path, file)
        if os.path.isdir(file_path):
            listdir(file_path, list_name)
        else:
            list_name.append(file_path)
 
 
list_name = []
path = 'D:/PythonProject/data/'  # 文件夹路径
listdir(path, list_name)
print(list_name)
 
with open('./list.txt', 'w') as f:  # 要存入的txt
    write = ''
    for i in list_name:
        write = write + str(i) + '\n'
    f.write(write)

垃圾桶溢出识别系统通过现场已有摄像头利用深度学习与边缘分析技术，垃圾桶溢出识别系统无需新增硬件7*24小时自动识别监控画面中垃圾箱内垃圾是否溢出，垃圾桶溢出识别系统发现有垃圾溢出则抓拍报警 。垃圾桶溢出识别系统通过摄像头对小区内的垃圾桶堆放点进行24小时监控实时监控识别，实时报警。及时提醒居民垃圾分类，保持社区环境卫生。